AI導入不靠運氣:跟著削柚子,搞懂中辦的秘密!

還記得小時候,阿嬤家後院那棵老柚木嗎?它枝繁葉茂,每年夏天都結滿飽滿的果實。但要吃到那些甜美的果肉,可不是直接咬一口就能得逞的。柚子皮厚又粗糙,需要耐心、技巧,還有一些小訣竅才能將美味釋放出來。AI在企業中的應用,就像那顆老柚木,潛力巨大,但要真正吃下它的「甜美」,也需要掌握一些關鍵步驟,不能只靠直覺或一時的衝勁。

柚子皮下的「中辦」困境


許多企業老闆都想讓AI快速提升效率、創造利潤。就像我們想立刻吃到柚子的果肉一樣,他們急著把AI導入各種部門,希望看到立竿見影的效果。但現實往往不如人意。很多時候,導入AI後,情況並未如預期般改善,甚至出現了新的問題。這就像我們用力咬柚子,卻只吃到苦澀的皮,根本無法享受到果肉的香甜。


原因是什麼?簡單來說,就是忽略了「中辦」的角色。在中間辦公室,負責處理那些非例常、需要彈性應變的工作,像是合約審閱、風險管理、法規遵循等等。這些工作不像前線的客戶服務或後端的資料輸入,有固定的流程可循,而是充滿了各種突發狀況和例外情況。就像柚子皮上的紋路,每塊都不一樣,需要不同的處理方式。


許多企業只著重於提升效率,卻忽略了這些非例常工作的重要性。他們把AI導入後端流程,希望自動化那些重複性的任務,但卻忘了中間辦公室才是真正的挑戰。結果就是,AI雖然提高了某些方面的效率,卻無法解決根本問題,反而增加了新的負擔。

從「前線」到「中辦」,找到最佳切入點


想像一下,我們想吃柚子,如果只著重於快速削皮,卻忽略了如何將果肉與皮完美分離,結果就是一片狼藉,既浪費時間又傷手。同樣的道理,AI導入企業不能一蹴可幾,需要循序漸進,從最容易成功的地方開始。


許多企業老闆喜歡追求「前線」的亮點項目,像是動態定價、AI輔助談判等等。這些項目雖然吸引眼球,但往往難以實現,因為它們需要大量的資料和複雜的演算法。就像我們想一口氣把整顆柚子吃完一樣,根本是不可能的。


相反地,應該從「中辦」開始,選擇一個流程,找出其中的瓶頸,然後逐步導入AI。就像我們削柚子時,先從最容易的部分開始,慢慢將果肉與皮分離,最終才能享受到完整的美味。


這個流程需要仔細觀察,找出那些「自動化只是空頭支票」的流程。這些流程表面上看起來是自動化的,但實際上所有的困難都轉嫁到了人工身上。就像我們削柚子時,只削掉了一點皮,卻讓果肉變得更加難以取出。

從「一次性」到「持續學習」,打造智慧系統


要真正吃到柚子的美味,不能只是單純地削皮,還需要掌握一些技巧。例如,如何利用刀的傾斜角度,將果肉與皮完美分離;如何避免傷到果肉,讓它保持完整。


同樣的道理,AI導入企業不能只是一次性的操作,而是要建立一個持續學習的系統。這個系統需要能夠在實際運作中不斷學習,並根據新的情況調整策略。就像我們削柚子時,每次遇到不同的紋路,都要調整刀法,才能達到最佳效果。


例如,當AI遇到無法解決的問題時,它應該記錄下當時的條件,並向專家請教。專家的回答應該被轉化為可重複使用的規則,並應用於類似的情況。這樣做可以讓AI不斷學習,並逐漸提高解決問題的能力。


想像一下,當我們第一次削柚子時,可能會遇到各種困難,例如刀子滑脫、傷到果肉等等。但經過反覆練習,我們就能逐漸掌握技巧,並在短時間內完成任務。

「量化」成功,而非僅追逐速度


要確認自己是否真的吃到柚子的美味,不能只看削皮的速度,還需要考慮其他因素,例如果肉的完整性、甜度等等。同樣的道理,AI導入企業不能只追求效率,還需要衡量其他指標,例如問題解決率、專家節省的時間等等。


許多企業老闆只關注自動化率,卻忽略了其他重要指標。這就像我們只看削皮的速度,卻忽略了果肉的完整性、甜度等等。結果就是,雖然提高了某些方面的效率,但卻無法真正解決問題。


例如,在應付帳款處理流程中,應該關注問題解決率和專家節省的時間。如果這些指標有所改善,就說明AI導入是成功的。同時,也需要追蹤每個規則的來源,確保它們是基於專家的專業知識。

讓「專家」成為「引導者」,而非僅是「執行者」


削柚子時,如果能請一位經驗豐富的老手指導,就能更快地掌握技巧,並避免犯錯。同樣的道理,AI導入企業需要充分利用專家的知識和經驗。


當AI解決了大部分問題後,專家可以將精力投入到更具挑戰性的任務中。例如,他們可以參與策略制定、風險評估等等。就像老手在指導我們削柚子後,就可以將精力投入到其他更有價值的活動中。


想像一下,一位房貸審核員原本需要花費大量時間處理文件和輸入數據。但在AI的輔助下,他們可以將精力投入到更具挑戰性的任務中,例如評估借款人的信用風險、制定貸款方案等等。

「可解釋性」與「信任」,是成功的關鍵


要讓大家願意吃柚子,不能只是說它好吃,還需要讓他們看到它的美味。同樣的道理,AI導入企業需要建立可解釋的模型,讓使用者了解其決策過程。


例如,在金錢清洗監控系統中,應該產生可解釋的風險評分,讓調查員和監管機構能夠檢查它們。這樣做可以建立信任,並確保流程的透明度。


就像我們削柚子時,如果能看到果肉的顏色、質地等等,就能更加放心地享用它。同樣的道理,AI導入企業需要建立可解釋的模型,讓使用者了解其決策過程。

「能力」是基礎,而非終點


吃柚子並不是最終目的,而是為了享受美味和健康。同樣的道理,AI導入企業也不是為了追求效率,而是為了創造更大的價值。


當AI解決了大部分問題後,企業可以將精力投入到更具挑戰性的項目中。就像我們削完柚子後,就可以將精力投入到其他更有價值的活動中。


例如,一位法律和合規團隊可以使用AI助手來處理合同和先例。這樣做可以讓他們將精力投入到談判策略和風險決策等任務中。


總之,AI導入企業是一個持續學習的過程,需要耐心、技巧和不斷的調整。就像我們削柚子時,每次遇到不同的紋路,都要調整刀法,才能達到最佳效果。


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標題:4 Steps to Transform the “Middle Office” with AI
網址:https://hbr.org/2026/08/4-steps-to-transform-the-middle-office-with-ai

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